Berufliche Rehabilitation [PDF, 6MB] - Bundesministerium für Arbeit ...

ANFORDERUNGEN AN EINE MIKROÖKONOMISCHE WIRKUNGSANALYSE
gung ja/nein. Die Anwendung nichtlinearer DID-Verfahren ist methodisch kompli-
ziert und die Interpretation als ATT ist dann nicht mehr (zwingend) gegeben.
Alle diese Einschränkungen führen dazu, dass der ATT nicht oder nicht interpretierbar
identifiziert werden kann. Eine argumentative Plausibilisierung der getroffenen Annahme
ist dementsprechend aufwändiger als im Fall des sozialen Experiments.
c) Matchingverfahren
In der Evaluation arbeitsmarktpolitischer Programme weit verbreitet ist die Anwendung
sogenannter Matchingverfahren. Die grundlegende Idee ist die Reproduktion der Teilneh-
mergruppe aus der Nichtteilnehmergruppe mit dem Unterschied der Teilnahme, d.h. die
Herstellung experimenteller Bedingungen bei nichtexperimenteller Ausgangslage. Unter
den hierzu erforderlichen Annahmen konstruiert Matching dann das korrekte Kontrafaktum
zu den Teilnehmenden, wenn sie nicht teilgenommen hätten. Dies erfolgt durch Paarbil-
dung zwischen Teilnehmenden und vergleichbaren Nichtteilnehmenden („statistische Zwil-
linge“), wobei vergleichbare Nichtteilnehmende auf unterschiedliche Weise gebildet wer-
den können. Matchingverfahren eignen sich zur Identifikation verschiedener Parameter für
die Treatmenteffekte. Aufgrund der in der Regel spezifischen Selektion in die Programme,
wird überwiegend der ATT geschätzt. 10 Aus diesem Grund beschränkt sich die nachfolgen-
de Darstellung auf die dazu gehörigen identifizierenden Annahmen.
Zur Identifikation muss die Annahme der bedingten Unabhängigkeit erfüllt sein:
y d | X
0
i
i
i
Sie unterstellt, dass unter Kontrolle der beobachtbaren Merkmale Xi das Nichtteilnahmeer-
gebnis yi 0 unabhängig von der Teilnahme ist. 11 Die hohe Anforderung dieser Annahme
ergibt sich dabei durch die erforderliche Beobachtbarkeit aller Faktoren, die die Teilnah-
meentscheidung d und das Nichtteilnahmeergebnis für Individuum i beeinflussen. 12 Ist
dies erfüllt, wird durch das Matchingverfahren allerdings eine experimentelle Kontrollgrup-
pe repliziert, die zugleich die Intention zur Teilnahme berücksichtigt. 13
10 Für die notwendigen Annahmen des Matching-Schätzers zur Identifikation anderer Treatmenteffektparameter sowie eine
Übersicht verschiedener Matching-Metriken siehe Heckman et al. (1999).
11 Hier sei darauf hingewiesen, dass kein exaktes Matching notwendig ist, sondern stattdessen der sog. Propensity Score
(siehe Rosenbaum und Rubin, 1983) verwendet werden kann. Der Propensity Score ist als Funktion aller relevanten Variablen
ein Skalar, der die Teilnahmeneigung von Teilnehmer- und Vergleichsgruppe widerspiegelt.
12
13
Im Gegensatz zum allgemeinen Modell der potenziellen Ergebnisse, bei dem die Selektion über beobachtbare (Zi) und
unbeobachtbare (i) Größen erklärt wird, sind im Matching die Merkmale zu beobachten, die gleichzeitig Selektion und
Ergebnis beeinflussen, Xi. Xi kann daher dieselbe Menge oder auch Untermenge von Zi sein, je nachdem ob alle Zi auch
das interessierende yi erklären oder nicht.
Inwiefern der mittels Matching-Verfahren geschätzte Treatmenteffekt robust gegenüber möglichen unbeobachtbaren
Einflüssen ist, kann durch Verwendung des sog. Mantel-Haenszel-Test (siehe Mantel und Haenszel, 1959) geprüft werden.
Für Anwendungen siehe z.B. Hujer et al. (2004) und Hujer und Thomsen (2010). Der Test kann allerdings keine
Aussage darüber machen, ob unbeobachtbare Heterogenität tatsächlich vorliegt. Ein alternatives Verfahren schlagen
Ichino et al. (2008) vor. Bei begründeter Vermutung weiterer relevanter Einflussfaktoren ist daher von der Verwendung
des Matching-Verfahrens abzusehen.
(11)
17